基于GFO和标记点分水岭算法的医学图像分割

传统的分水岭分割一般是在原始图像中根据边缘检测算子所得的边缘图进行计算,常规的边缘检测算子并没有引入图像的先验信息或形状约束。由于病理改变以及医学影像数据内在的模糊性,常规边缘检测算子很难引导分水岭算法收敛到正确的目标轮廓,由此导致传统分水岭算法容易受到图像噪声的干扰而"过分割"。在此情况下,提出利用基于广义模糊算子(GFO)的边缘检测算法来改进标记点分水岭分割。从实验结果看,提出的方法非常适合应用于临床医学图像分割。     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法。该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割。算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

一种基于局部最小代价分水岭变换的图像分割新方法

利用数学形态学的基本理论,提出了一种基于局部最小代价分水岭算法的图像分割新方法. 该方法应用数学形态学的腐蚀、膨胀及坎尼(canny)算子将图像中包含外边沿的部分分割出来;对该局部区域进行最小代价的分水岭变换;提出了解决过度分割问题的一些准则. 实验结果表明,该方法不但节省运行时间,而且其能够提取出目标的完整精确的外轮廓边沿,从而在某些特定的应用领域具有独特的优势.     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

基于数学形态学的CR图像实时快速分割算法

为实现CR图像实时快速分割,提出一种针对直方图的包络特征进行处理的新方法。首先计算出图像的直方图,然后对直方图进行形态学滤波,提取出直方图的包络,在此基础上对直方图的包络采用改进的基于标记的分水岭算法自动提取出最佳阈值。最后根据从直方图中提取出的、代表图像特征的阈值对CR图像进行实时快速分割,在采集完图像的同时就可以得出分割结果。通过实验和时间复杂度与空间复杂度分析表明,采用提出的算法通过减少运算量,可以快速分割出CR图像并提取出感兴趣区。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

基于PCA的彩色印刷图像色彩分割算法

针对彩色图像的印刷过程中,原图像的色彩分割问题,提出了基于PCA（主成分分析）并结合其它典型彩色图像分割方法的新分割算法。该算法首先利用PCA算法把图像分解为主特征分量和残特征分量两分量图;然后采用二次分水岭算法对残特征分量图进行分割;利用K-Means算法对主特征分量图进行聚类初分割,接着对聚类初分割后的图像进行相似色彩区域融合;最后把分割后的两分量图的进行融合,得到最终的分割结果图。该算法可以应用于彩色印刷图像的色彩自动分割和彩色印刷过程的自动色彩控制中。     

基于遗传算法的指纹图像分割算法

在指纹技术中,指纹图像分割是图像处理中关键的一步。将遗传算法用于计算指纹图像分割阈值,采用染色体编码的方法并利用赌轮法产生初始化种群,通过选择算子、交叉算子和变异算子的方法实现分割。该方法表明利用遗传算法所得到的阈值进行分割处理能取得较好的效果。     

改进的多分辨纹理图像分割算法

提出了一种改进的有监督纹理图像的分割算法。基于实际纹理图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用被污染的高斯分布描述待分割的图像,并且利用多分辨模型得到代分辨层上的模型参数,从而实现由粗到细直到纹理图像的每个像素的分割。另外在禽域关联为先验信息利用上更为合理。所以这种方法不仅计算量小,而且分割结果也较为精确。     

基于边缘流的煤电厂炉膛火焰图像分割方法

针对炉膛火焰灰度变化不明显采用传统的分割算法无法达到满意分割效果的问题,采用了基于边缘流的分割方法对电厂炉膛火焰图像进行分割;首先选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,然后再对图像闭合处理得到初始分割图像,最后,再利用颜色相似度对相邻区域进行处理,得到最终分割图像,该方法不仅避免了单纯边缘流算法提取边界不连续无法检出较弱边界的问题,而且也可以避免过分割问题;通过实验表明,基于边缘流的方法是对炉膛火焰图像进行分割的有效方法。     

一种基于分水岭的连接米粒自动分割算法

在连接米粒的分割中,分水岭分割算法对一个米粒经距离变换后常存在多个局部极小值而产生过分割.为解决该问题,应用形态学膨胀将检测的邻近的局部极小值合并成一个区域,使每个米粒内部只有一个局部极小值,再用分水岭算法进行分割.实验结果表明,对长江米、圆江米和粳米3个品种籽粒,提出的算法分割正确率分别达到87%、93%和92%,获得了满意的分割效果.     

基于可见光光谱和随机森林算法的冬小麦冠层图像分割

数字图像分析技术因其高效、快速等特点,已被广泛应用于作物长势和氮素营养状况的无损监测领域。获取作物冠层覆盖度及可见光光谱亮度值及其衍生的色彩指数,需要从作物冠层图像中准确分割出作物图像。研究以冬小麦与背景(土壤)在可见光波段反射率的差异为依据,利用基于CIEL*a*b*色彩空间a*分量的最大类间方差法和基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法对冬小麦冠层图像进行了分割,并比较了图像分割精度。结果表明,三种方法均具有较高的分割精度,其中基于随机森林算法的图像分割效果明显好于最大类间方差法,而基于sRGB和CIEL*a*b*两个色彩空间的随机森林算法的图像分割效果差异较小。研究结果表明,随机森林算法可直接利用冠层图像可见光波段的三个色彩分量(R,G和B)分割冬小麦冠层图像。     

基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性.     

基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性.     

基于Talbot-Moiré法测量透镜焦距的莫尔条纹的图像处理

利用Ronchi光栅的Talbot效应和Moiré条纹测量了长焦透镜焦距,并根据焦距与莫尔条纹斜率之间的定量关系可求得透镜焦距.为获得条纹斜率,用CCD采集莫尔条纹图像后,利用数学形态学滤波方法进行图像滤波平滑等预处理,有效地增强了图像的对比度.通过二值化、细化获得单像素宽连通的条纹,通过对条纹进行标记,为条纹斜率的直线拟合计算提供了可靠的数据,采用这些数据计算的焦距的误差为0.10%.     

基于均值偏移的灰度图像分割方法

针对灰度图像分割往往存在的过分割或欠分割问题，提出了一种基于均值偏移的图像分割方法．该方法通过联合像素的空间位置和灰度特征，建立图像的特征矢量，构造基于像素的位置和灰度的改进核函数直方图．采用均值偏移算法搜索图像的特征模式，并以此对图像进行平滑滤波和分割．对以地物为背景的图像分割结果表明，该方法既能抑制具有纹理的大片背景，又能提取出面积较小且轮廓清晰的物体，分割的物体完整且符合人眼视觉，较有效地避免了图像过分割和欠分割的问题．     

一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法

提出了一种基于代价函数和模糊熵的图像分割方法.该方法先用代价函数最小化法对退化的图像作预处理,之后,利用模糊熵作进一步的处理.实验结果表明:新方法和一般的阈值分割方法相比,不但分割图像的错分率较小,而且图像的视觉效果也有较大的改善.